一种改进的机器人动力学参数辨识方法

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考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识机器人动力学参数辨识是指通过对机器人的运动学和动力学特性进行建模和实验研究，来识别和确定其动力学参数，以更精确地描述和控制机器人的运动和力学特性。

在机器人控制和运动规划中，准确的动力学参数是至关重要的，它们直接影响着机器人的运动轨迹、能量消耗和控制精度。

在机器人控制系统的设计和优化中，考虑电机惯量对机器人动力学参数辨识具有重要意义。

一、研究背景和意义目前，随着工业机器人、服务机器人和人oid机器人等应用领域的不断扩大，对机器人的运动控制和运动规划要求也越来越高。

例如在工业自动化领域，对机器人的高速、高精度运动控制要求越来越严格；在服务机器人领域，对机器人智能化行为和灵活性的要求也日益提高。

在这些应用领域中，机器人的运动学和动力学参数是控制系统设计的基础。

而在实际应用中，机器人的运动学和动力学参数通常是通过理论模型推导或者实验测量获得的。

然而受到传感器精度、环境干扰等因素的影响，实际测量的参数往往存在一定程度的误差。

考虑电机惯量对机器人动力学参数辨识就显得尤为重要。

电机惯量是指电机转子转动惯量和负载转矩惯量，它们是描述电机动力学特性的重要参数。

在传统的机器人动力学参数辨识中，往往忽略了电机惯量的影响，或者假设电机惯量是已知的常数。

然而实际上，电机惯量常常会因为电机本身的设计特性和工作环境的影响而发生变化，尤其在一些高速、高精度的应用场景中，电机惯量的变化会对机器人的动力学特性产生显著影响，从而影响控制系统的性能和鲁棒性。

考虑电机惯量对机器人动力学参数辨识具有重要意义。

一方面，通过对电机惯量的辨识可以更准确地确定机器人的动力学参数，提高控制系统的精度和鲁棒性；对电机惯量的实时监测和补偿也有利于提高机器人的运动性能和能耗效率。

二、研究内容及方法针对电机惯量对机器人动力学参数辨识的重要性，目前国内外已有一些相关研究工作。

通常，这些工作主要从理论建模和实验测量两个方面入手，通过分析电机和机器人的动力学特性，提出相应的动力学模型，并通过实验测试和数据处理来辨识和验证动力学参数。

一种改进的四旋翼无人机频域参数辨识方法

一种改进的四旋翼无人机频域参数辨识方法齐浩然;齐晓慧;杨森【摘要】针对现有的四旋翼无人机频域参数辨识方法存在的不易兼顾频带宽度与精度,且辨识过程效率较低等问题,提出了一种改进的频域辨识算法.首先,建立了悬停条件下四旋翼无人机的系统模型,然后对基于四旋翼无人机平台的实测数据采用组合窗处理得到频率响应,再将模式搜索中的K-平均聚类算法应用于辨识过程,得到四旋翼无人机状态空间模型.结果表明,该方法兼顾辨识精度与复杂度,辨识得到的模型频率响应能与四旋翼无人机实际模型较好地拟合.%The problems of existing ways in identifying the key parameters of quad-rotor UAVs in the frequency domain are that it is hard to guarantee the bandwidth and accuracy at the same time and the identification process is inefficient.To solve these problems,an improved identification algorithm in the frequency domain was proposed.Firstly,the system model of the quad-rotor UAVs under hovering conditions was built.Then,based on the measured data obtained from the quad-rotor UAV platform,the frequency response was obtained by the composite-window disposal.Finally,a kind of pattern search algorithm,K-means clustering algorithm,was applied to the identification process,and the state-space model of the quad-rotor UAVs was obtained.The result showed that,the proposed method could balance the accuracy and complexity of the identification,and the frequency response of the identified model could fit the actual model of the quad-rotor UAVs well.【期刊名称】《电光与控制》【年(卷),期】2018(025)002【总页数】5页(P38-41,47)【关键词】四旋翼无人机;系统辨识;复合窗法;K-平均聚类算法【作者】齐浩然;齐晓慧;杨森【作者单位】陆军工程大学无人机工程系,石家庄050003;陆军工程大学无人机工程系,石家庄050003;陆军工程大学无人机工程系,石家庄050003【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言四旋翼无人机是具有高阶动态特性的强耦合、非线性多输入多输出(MIMO)系统，在低速飞行或悬停阶段的飞行数据更是表现为低信噪比[1]，因此采用传统的时域辨识方式建立精确的动力学模型比较困难。

基于最优激励轨迹的RRR机械臂动力学参数辨识

基于最优激励轨迹的RRR机械臂动力学参数辨识娄玉冰;王东署【摘要】机器人动力学参数的精确辨识是对机器人进行精确控制的前提,参数辨识的精度与所采用的标定轨迹直接相关.以RRR机械臂为研究对象,建立该机械臂的动力学模型.在动力学参数辨识时,选择有穷傅里叶级数做为最优激励轨迹的表达式,通过最小化退化矩阵的条件数来获得最优激励轨迹中的参数,同时把各关节位置、速度和加速度的物理约束与激励轨迹结合起来,使获得的最优激励轨迹在物理意义上是可行的.通过在激励轨迹中指定频率范围来避免激励机器人的柔性特性,利用最小二乘法来辨识动力学参数.最后仿真验证了该辨识方法的有效性.%Dynamic parameter identification of robot was a precondition for the accurate control of robot, and its precision was directly related to the trajectory chosen. The model of RRR robot dynamics was established. A finite Fourier series was chosen to be the exciting trajectory for each joint. Minimizing condition number of the regression matrix was chosen to be performance index of the exciting trajectory. The exciting trajectory was combined with the limits for positions, speeds and accelerations of each joint. The frequency can be restricted within a permissible bandwidth to avoid the flexibilities. The dynamic parameters were identified on the trajectories with LSM. Finally, the validity of the identification method was proved by the simulation results.【期刊名称】《郑州大学学报（理学版）》【年(卷),期】2011(043)003【总页数】5页(P108-112)【关键词】最优激励轨迹；参数辨识；RRR机械臂；条件数【作者】娄玉冰;王东署【作者单位】郑州大学电气工程学院,河南郑州450001;郑州大学电气工程学院,河南郑州450001【正文语种】中文【中图分类】TP241由于机器人动力学参数辨识的精度与目标轨迹直接相关，所以标定时必须首先确定标定轨迹.文[1]首先提出了最优激励轨迹(optimal exciting trajectory)的概念，即存在外界扰动的情况下，能对动力学参数进行可靠、充分、快速和精确辨识的轨迹，并通过最小化“信息矩阵”的条件数来获得最优激励轨迹.该方法的缺点在于：优化过程中轨迹约束难以确定且计算量较大，获得的激励轨迹是点阵而非连续曲线；不能通过指定激励轨迹的频率来避免激励机器人的柔性特性；没有对要搜索的轨迹空间进行约束，可能产生不充分的优化过程，即获得的解可能是局部最优解.此后，在动力学参数辨识中，许多学者开始研究最优激励轨迹[2-5]，但都是在文[1]的基础上进行了一些改进.文[6-9]基于多维腕力传感器、基座力传感器的输出信号等方法对机器人连杆动力学参数进行了辨识.文[10]用一种改进的遗传算法对体操机器人的动力学参数进行辨识, 这种方法只需将机器人自由运动和仿真的响应曲线进行比较,就能精确辨识其动力学参数.文[11]用D-H方法对机器人进行运动学分析，为建立机器人动力学模型奠定了基础.文[12]运用实验识别方法得到机器人模型，并用最大似然估计法得到参数的估计值.文[13]提出一种基于六维力/力矩传感器的模块化机器人惯性参数辨识的方法.文献[6-13]对机器人动力学参数辨识进行了卓有成效的探索，但都没有将动力学参数辨识与最优激励轨迹结合起来，参数辨识结果不够精确.本文以三自由度RRR机械臂的动力学参数辨识为例，采用有穷傅里叶级数作为机械臂各关节最优激励轨迹的表达式，通过最小化退化矩阵的条件数获得各激励轨迹中的参数，并把激励轨迹与各关节的位置、速度和加速度结合起来，确保所获得的最优激励轨迹在物理意义上可行，通过最小二乘法来辨识各关节的动力学参数. 图1为一个典型的三自由度RRR机械臂的运动学模型，表1中数据为该机械臂的D-H参数值：扭转角αi，连杆长度ai，角位移qi，连杆偏移量di.连杆i与连杆i-1坐标系的关系可由变换矩表示为其中q为关节运动矢量,斜对称旋转矩描述了连杆i相对于连杆i-1的方向，向表示了连杆i相对于连杆i-1的笛卡尔坐标系内的位移.由此可得RRR机械臂末端对基座的关系为机器人动力学模型可由拉格朗日-欧拉方法得到，模型的标准形式为其中q同式和分别是关节速度和加速度矢量，D是惯性矩阵，c是非线性哥氏力和向心力矢量，h是重力矢量，τ是关节控制输入(力矩)矢量.D，c和h的元素由变换矩阵(1)决定，其中，mj是连杆j的质量，是连杆j的质心的坐标,动力学模型(4)可以用基本参数集(base parameter set, BPS)的元素[14]来线性表示，这些元素可由惯性参数非线性组合得到，动力学模型可以转化为线性形式,R∈R3×15是退化矩阵，p∈R15×1是基本参数集组成的矢量.考虑式(7)，取一组控制输入τ(t)并得到和(t).若得到N组和的元素的样本，对应于时刻t1，t2，…，tN，得到式子其中,确定各关节最优激励轨迹时，考虑到标定过程中存在测量噪声、外界扰动和随机误差，希望每个关节的激励轨迹最好满足下列指标：采用周期函数，可以连续重复辨识试验，通过对测量的时域数据进行平均化处理提高试验数据的信噪比；可以通过设置频率范围来避免机器人的柔性效应；计算量小，能实现快速的参数辨识.有穷的傅里叶级数可以很好地满足以上条件，所以采用式(10)来表示各关节的最优激励轨迹.RRR机械臂速度和加速度的技术约束为：文献[15]的研究表明关节运动在10 Hz的带宽内可以避免柔性效应.所以，这里假定Ni=100,fi=0.1 Hz，这样频率就限定为10 Hz，周期为10 s.由于矩阵条件数的大小是衡量矩阵“好”或“坏”的标志，条件数大到一定程度时，方程组的性态就会发生变化，变成病态方程，小的误差就可能会引起解的失真；条件数最小(接近1)时，方程组的状态最好[16].因此各关节激励轨迹中的参数ai,j和bi,j可通过最小化退化矩阵(9)的条件数获得.优化后所获得的各关节的最优激励轨迹如图2所示，此时Φ的条件数最小达到1.572 0.与该最优激励轨迹对应的τi如图3所示(i=1,2,3).由于待辨识参数是非时变的，可以用最小二乘法进行估计.在式(8)中通过退化矩阵Φ的广义逆矩阵Φ*即可得到待辨识的参数矢量，从关于激励轨迹参数的优化指标的论述中可以看到，Φ的条件数的大小直接衡量了Φ与τ的扰动对最小二乘辨识结果Pls的影响的大小.辨识结果如表2所示.为验证动力学参数辨识结果的精度，在机器人工作空间内选取一组检验轨迹如图4所示，其中，q1(t)=2sin t+cos 10t，q2(t)=3cos t，q3(t)=sin 2t.在对应轨迹上运动时，各关节对应的实际力矩与理论力矩对比如图5所示.从图5中可以看到,关节1力矩误差不超过1.5%，关节2不超过2.1%，关节3不超过2.3%，表明动力学参数辨识结果的精度较高.本文以RRR机械臂为研究对象，建立了其动力学模型.参数辨识时，以有穷傅里叶级数作为各关节最优激励轨迹的表达式，通过最小化退化矩阵的条件数作为确定各关节最优激励轨迹参数的性能指标，并把各关节位置、速度及加速度的物理约束与激励轨迹结合起来，使获得的激励轨迹在物理意义上是可行的.通过指定激励频率来避免机器人高频时出现的柔性效应.最后通过仿真验证了该辨识方法的有效性.【相关文献】[1] Armstrong B.On finding exciting trajectories for identification experiments involving systems with non-linear dynamics [J].The International Journal of Robotics Research, 1989, 6(8):28-48.[2] Gautier M, Khalil W.Exciting trajectories for the identification of base initial parameters of robots [J].The International Journal or Robotic Research, 1992, 11(4):362-375.[3] Swevers J, Ganseman C, Tukel D B, et al.Optimal robot excitation and identification [J].IEEE Transactions on Robotics and Automation,1997, 13(5):730-740.[4] Galafiore G, Indri M, Bona B.Robot dynamic calibration:Optimal excitation trajectories and experimental parameter estimation [J].Journal of Robotic Systems, 2001,18(2):55-68.[5] Dragan K, Bram D J.Modeling and identification for high-performance robot control:An RRR-robotic arm case study [J].IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2004, 12(6):904-918.[6] 陈恩伟.机器人动态特性及动力学参数辨识研究[D].合肥：合肥工业大学，2005.[7] 刘正士，陈恩伟，干方建.机器人惯性参数辨识的若干方法及进展[J].合肥工业大学学报：自然科学版，2005，28(9)：998-1007.[8] 于兴永，孙蕾，陈卫东，等.基于基座力传感器机器人连杆惯性参数识别[J].机械传动，2006，30(6)：17-22.[9] 于兴永，干方建，孙蕾.利用牛顿-欧拉动力学识别机器人连杆惯性参数[J].工具技术，2006，40(8)：15-18.[10] 李祖枢,张华,古建功,等.3关节单杠体操机器人的的动动力学参数辨识[J].控制理论与应用，2008,25(2)：242-246.[11] 张常喜，刘广瑞.RV-M1机器人运动学分析[J].郑州大学学报：理学版，2005，37(2)：73-76.[12] 侯扬毅，房海蓉.区间分析理论在机器人动力学参数识别中的应用[J].机械，2008,35(4)：64-66.[13] 黄用华，余跃庆，苏丽颖，等.模块化机器人的惯性参数辨识研究[J].微计算机信息，2007,23(1/2)：266-268.[14] Mayeda H, Yoshida K, Osuka K.Base parameters of manipulator dynamicmodels[J].IEEE Trans Robot Autom, 1990, 6(2):312-321.[15] Hensen R H A, Angelis G Z,Molengraft M J G,et al.Grey-box modeling of friction:An experimental case study[J].Eur J Control, 2000,6(3):258-267.[16] 吴勃英.数值分析原理[M].北京：科学出版社，2003：68-73.。

机器人技术基础实验报告10(机器人动力学参数辨识程序使用说明)

机器人动力学参数辨识程序使用说明
请从上往下进行运行
先运行set_dynamics_parameters.m设置参数
1、dynamics_full_solve.m：求解动力学方程（惯性相对质心）（包含关节惯性及摩擦）
2、dynamics_centerInertia_to_linkinertia.m：转换动力学质心惯量描述到连杆惯性描述
依赖：Optimaltrajectory_object_fun.m, Optimaltrajectory_plot.m
6、data_filtering.m: 数据微分及滤波
依赖：Angle_zerophase_digital_filtering.m, Angular_acc_zerophase_digital_filtering.m, Torque_angle_zerophase_digital_filtering.m
6、data_filtering.m: 数据微分及滤波
10、estimation_parameter_verify.m: 对比测试轨迹对应的关节力矩与利用辨识的动力学参数计算的力矩。拟合程度表面辨识参数的准确性。
即可进行验证
运行
11、mat_to_workspace.m 将真机采集的数据导入工作空间。
9、lineamodel_leastsquares_parameter_estimation.m: 最小二乘估计，求解模型参数
10、estimation_parameter_verify.m: 对比测试轨迹对应的关节力矩与利用辨识的动力学参数计算的力矩。拟合程度表面辨识参数的准确性。
然后运行slx仿真文件采集验证数据opt_x_test
10、estimation_parameter_verify.m: 对比测试轨迹对应的关节力矩与利用辨识的动力学参数计算的力矩。拟合程度表面辨识参数的准确性。

基于粒子群算法的6自由度机械臂动力学模型参数辨识

基于粒子群算法的6自由度机械臂动力学模型参数辨识禹鑫燚;詹益安;洪学劲峰;欧林林【摘要】提出了基于粒子群优化(PSO)算法的工业机器人动力学参数辨识方法.首先利用改进的牛顿-欧拉方法,建立考虑关节摩擦的机械臂线性动力学模型,然后引入PSO算法,建立基于PSO算法的估计未知动力学参数的算法,最后以UR工业机器人为实验对象,通过设计激励轨迹,激励工业机器人关节运动,并对关节运动参数进行采样,实现UR工业机器人的动力学参数估计,并根据力矩预测精度验证动力学模型.实验证明了所提出算法辨识工业机器人动力学模型参数的准确性和有效性.%A method for identification of industrial robots' dynamical parameters based on the particle swarm optimization ( PSO) algorithm is presented.The method uses the modified Newton-Euler method to constructs manipulators' lin-ear dynamical model which considers joint friction, and then, establishes an algorithm based on PSO for estimation of unknown dynamical parameters.Identification experiments are carried out for a UR industrial robot.The dynam-ic parameter estimation of the UR industrial robot is achieved by designing the excitation trajectories to excite joint motion of industrial robots and sampling relevant data.The dynamical model is validated according to the torque prediction accuracy.The experimental results show that the identification of dynamical model parameters using the proposed algorithm is accurate and effective.【期刊名称】《高技术通讯》【年(卷),期】2017(027)007【总页数】8页(P625-632)【关键词】工业机器人;动力学模型;参数辨识;粒子群优化(PSO)算法【作者】禹鑫燚;詹益安;洪学劲峰;欧林林【作者单位】浙江工业大学信息工程学院杭州310000;浙江工业大学信息工程学院杭州310000;浙江工业大学信息工程学院杭州310000;浙江工业大学信息工程学院杭州310000【正文语种】中文近年来，工业机器人已被广泛应用于工业生产的各个领域，特别是在造船、汽车和航空制造业[1,2]。

机器人运动学与动力学参数辨识方法研究

机器人运动学与动力学参数辨识方法研究一、引言机器人技术在现代工业中发挥着重要的作用。

机器人的运动学和动力学参数是设计和控制机器人的关键。

然而，由于机器人的复杂性和多样性，准确地辨识机器人的运动学和动力学参数一直是一个挑战。

本文将研究机器人运动学与动力学参数的辨识方法。

二、机器人运动学参数辨识方法机器人的运动学参数描述了机器人在运动学上的特性。

辨识机器人的运动学参数是基于机器人的几何形状和连杆长度等信息。

常见的机器人运动学参数辨识方法包括离线辨识和在线辨识。

离线辨识方法是通过对机器人进行一系列特定运动的实验，并根据实验数据计算机器人的运动学参数。

该方法的优点是准确度高，但需要大量的实验数据和较长的计算时间。

在线辨识方法是在机器人运动过程中通过传感器获取数据，然后通过辨识算法实时计算机器人的运动学参数。

该方法的优点是实时性强，但辨识结果可能存在误差。

三、机器人动力学参数辨识方法机器人的动力学参数描述了机器人在动力学上的特性。

辨识机器人的动力学参数是基于机器人的质量、摩擦力等信息。

常见的机器人动力学参数辨识方法包括基于牛顿-欧拉动力学方程的方法和基于最小二乘法的方法。

基于牛顿-欧拉动力学方程的方法是通过推导和求解机器人的运动方程，然后通过实验数据辨识机器人的动力学参数。

该方法的优点是准确度高，但需要较强的数学理论和较大的计算量。

基于最小二乘法的方法是通过对机器人在多个位置和力矩条件下进行一系列实验，并根据实验数据利用最小二乘法辨识机器人的动力学参数。

该方法的优点是计算简单，但需要较多的实验数据。

四、机器人运动学与动力学参数辨识方法的发展趋势随着机器人技术的不断发展，机器人运动学与动力学参数辨识方法也在不断完善。

未来的研究重点主要集中在以下几个方向：1. 基于深度学习的参数辨识方法：利用深度学习的强大能力，将其应用于机器人运动学与动力学参数的辨识中，提高参数辨识的准确度和效率。

2. 基于传感器数据的参数辨识方法：利用更加先进和精准的传感器技术，提高机器人运动学与动力学参数的辨识精度。

SCARA机器人动力学参数辨识及轨迹跟踪控制方法研究

SCARA机器人动力学参数辨识及轨迹跟踪控制方法探究一、引言SCARA（Selective Compliance Assembly Robot Arm）机器人是一种常见的工业机器人，具有高刚性和高精度的特点，在装配、焊接、喷涂等工业领域中得到广泛应用。

为了实现机器人的精确控制，探究机器人的动力学参数辨识和轨迹跟踪控制方法显得尤为重要。

二、动力学参数辨识方法机器人的动力学参数辨识是指通过试验或模型计算来确定机械臂的动力学参数，包括质量、惯性矩阵和关节摩擦力等。

常用的参数辨识方法有逆动力学方法、最小二乘法和辨识模型拟合法等。

1.逆动力学法逆动力学法是一种基于测量输入输出信号的方法，通过测量机器人的位置、速度和加速度等信息，利用动力学方程求解未知参数。

该方法需要精确的测量设备和较高的计算能力，但可以得到较精确的参数预估结果。

2.最小二乘法最小二乘法是一种统计学中常用的参数预估方法，通过最小化实际输出值与模型猜测值之间的差异来确定动力学参数的预估值。

该方法不需要测量输入信号，但需要对机器人的动力学方程进行显式建模，且对噪声敏感。

3.辨识模型拟合法辨识模型拟合法是一种基于数据采集的非参数辨识方法，通过采集机器人在不同工作空间中的输入输出数据，利用神经网络、遗传算法等拟合方法来确定动力学参数。

该方法不需要对机器人的动力学方程进行显式建模，有较好的适用性。

三、轨迹跟踪控制方法轨迹跟踪控制是指将机器人的末端执行器按照给定的轨迹进行精确控制，并实现高精度的姿态和位置跟踪。

常用的轨迹跟踪控制方法有PID控制、模型猜测控制和自适应控制等。

1.PID控制PID控制是一种经典的反馈控制方法，通过比较机器人的实际运动状态与期望轨迹来调整控制量，使机器人能够跟踪给定轨迹。

PID控制简易易实现，但对于非线性系统和参数变化较大的系统效果较差。

2.模型猜测控制模型猜测控制是一种基于系统状态猜测的控制方法，通过建立机器人的数学模型来猜测将来一段时间的系统状态，并依据期望轨迹进行优化控制。

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识机器人动力学参数辨识是机器人控制中不可缺少的步骤之一，能够确定机器人的关节惯性和质量参数等，是机器人运动学和动力学模型建立的基础，对柔性关节机器人、高速机器人等运动性能更高、关节惯性更大的机器人尤为重要。

本文将着重探讨电机惯量的机器人动力学参数辨识。

首先，什么是电机惯量？电机惯量是指电机转动时，由于转子的惯性作用而阻碍加速度变化所需的能量。

在机器人控制中，电机惯量是机器人动力学模型中不可缺少的参数之一，能够影响机器人的控制精度、响应速度等性能指标。

然而，在进行机器人控制时，电机惯量是难以直接测量得到的，需要通过辨识等方法来确定。

下面介绍一些电机惯量辨识常用的方法：1.模型辨识法模型辨识法是目前电机惯量辨识中应用较广的一种方法。

该方法的基本思想是通过测量电机的输入电流、转速和负载扭矩等变量，建立电机的数学模型，进而求解电机动力学参数。

目前，常用的电机模型有传递函数模型、状态空间模型、核函数模型等。

通过将不同的电机模型参数化，可以较为准确地估计电机的惯量参数。

2.自适应控制法自适应控制法是一种实时估计电机惯量参数的方法，具有较高的准确性和适应性。

该方法基于电机控制理论，通过实时调整控制器参数，调节电机的输出，进而估计电机的动力学参数。

自适应控制法可以较好地适应环境变化和负载波动，是一种非常有效的电机惯量辨识方法。

3.信号处理法信号处理法是一种基于信号处理技术实现电机惯量辨识的方法。

该方法适用于需要在机器人运行过程中对电机惯量进行实时辨识的场景，如强交互作业等。

信号处理法常用的技术有功率谱分析、小波变换等，通过对电机输出信号的频谱和时域特征的分析，可以估计电机惯量参数。

综上所述，电机惯量是机器人动力学模型中的重要参数，对机器人运动性能有着重要影响。

电机惯量的辨识方法有多种，常用的有模型辨识法、自适应控制法和信号处理法等。

对于不同类型的机器人，选择不同的辨识方法有助于提高电机惯量辨识的准确性和实用性。

机器人动力学参数辨识方法及其应用

机器人动力学参数辨识方法及其应用近年来，机器人技术发展迅猛，越来越多的机器人开始在工业制造、医疗卫生、航空航天等领域得到广泛应用。

然而，机器人的实际应用需要满足高精度、高速度、高可靠性的需求，因此机器人的动力学参数辨识显得尤为重要。

本文将围绕机器人动力学参数辨识方法及其应用展开讨论。

一、机器人动力学参数辨识方法机器人动力学参数辨识是指通过实验数据来估计机器人的运动方程中的未知参数，例如惯量、摩擦力、弹性系数等。

因此，机器人动力学参数辨识需要进行实验观测，获得机器人在不同位置、不同速度下的动态响应。

下面将介绍几种机器人动力学参数辨识方法。

1.最小二乘法最小二乘法是一种线性回归分析方法，可以用于机器人动力学参数辨识。

该方法通过最小化误差平方和的方式，求出机器人运动方程中的未知参数。

最小二乘法的优点是计算简单，但它对数据的偏差敏感，且只适用于线性模型。

2.基于神经网络的方法神经网络是一种能够学习、归纳、推理的人工智能技术，可用于机器人动力学参数辨识。

在使用神经网络进行辨识时，通过输入机器人的运动学和动力学参数以及实验数据，训练神经网络模型来获得机器人的未知参数。

神经网络的优点是可以适应非线性和复杂的系统模型，但是需要大量的训练数据和较强的计算能力。

3.遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，可用于机器人动力学参数辨识。

遗传算法通过自然选择、基因交叉和基因突变等操作，优化机器人的运动模型，从而得到机器人的动力学参数。

遗传算法的优点是可以适应复杂的非线性和随机环境，但是运算速度较慢。

二、机器人动力学参数辨识应用机器人动力学参数辨识应用广泛，除了在机器人控制领域应用外，也可以应用于机器人的设计、制造和维护。

1.机器人控制机器人动力学参数辨识可以用于机器人控制中，通过实时辨识机器人的动力学参数，实现更精准、更快速的控制。

例如，在运动控制中，通过辨识机器人的惯量、摩擦系数等参数，可以实现更加精确的运动控制。

机器人机械参数辨识与误差补偿方法

Microcomputer Applications Vol.36,No.12,2020研究与设计微型电$%用2020年第36)第12期文章编号:1007-757X(2020)12-0106-04机器人机械参数辨识与误差补偿方法赵瑜，宋雪，马松杰(延安职业技术学院机电工程系,陕西延安716000)摘要：工业机器人相关配套技术，对飞机制造技术发展产生积极作用，近些年机器人技术在航空领域发展迅速#标准工业机器人重复定位精度在土0.12mm,但其空间绝对定位精度在1〜3mm,并不能达到飞机制造领域相关加工精度的标准要求#因O,借助N主研发工业机器人的优势，提出首先基于柔性变形模型补偿的机器人绝对定位误差补偿方案#在此基C上，若这一方案仍不能达到精度要求，则应用网格补偿的方法来进行进一步的误差补偿#综合机器人几何学性能、运动学性能和动力学性能的研究成果，提出机器人综合性能的合理评价指标，并在机器人参数辨识的基C上，对机器人进行综合性能评价和全局优化方法的研究#关键词：参数辨识；法pg态；误差补偿；机器人中图分类号：TP242.3文献标志码:ARobot Mechanical Parameter Identification and Error Compensation MethodZHAO Yu,SONG Xue,MASongjie(Department of Mechanical and Electricial Engineering,Yan'an Vocational and Technical College,Yan'an716000,China) Abstract:Related supporting technologies for industrial robots have played a positive role in the development of aircraft manu-acturingtechnologies.Inrecentyears,roboticstechnologieshavedevelopedrapidlyintheaviationfield.Thestandardpositio-ningaccuracyofstandardindustrialrobotsis土0.12mm,butitsabsolutepositioningaccuracyinspaceis1〜3mm,whichcan-notmeetthestandardrequirementsofprocessingaccuracyinthefieldofaircraftmanufacturing.Therefore,basedonthead-vantagesofself-developedindustrialrobots,anabsolutepositioningerrorcompensationschemeforrobotsbasedonflexiblede-ormation model compensation is proposed first.On this basis,if this solution sti l fails to meettheaccuracyrequirements,a grid compensation method is applied to implement further error compensation.Based on the research results of robot geometric performance,kinematicperformanceanddynamicperformance,areasonableevaluationindexofrobotcomprehensiveperform-anceisproposed,andbasedonrobotparameteridentification,comprehensiveperformanceevaluationandglobaloptimization methodsoftherobotarestudied.Key words:parameter identification；normal attitude；error compensation；robots0引言机器人已经广泛应用于搬运、焊接、喷涂、装配、加工等领域的方方面面，深刻地改变了工业体系的构成，成为现代社会分工中不可缺失的重要一环。

机器人加工中的参数辨识与运动学解析方法

2023-11-06contents •机器人加工基础•参数辨识方法•运动学解析方法•机器人加工误差分析•机器人加工控制技术•机器人加工应用案例分析目录01机器人加工基础03逆向运动学通过已知的机器人末端执行器位置和姿态，反推出各关节运动参数。

机器人加工的基本原理01基于计算机数控（CNC）技术利用计算机程序控制机器人的运动轨迹和操作顺序。

02基于运动学理论通过数学模型描述机器人末端执行器与各关节之间的位置和姿态关系。

包括机械臂、手腕、末端执行器等部分，用于完成各种加工任务。

机器人本体控制系统辅助装置用于控制机器人的运动轨迹、操作顺序和各关节运动参数。

包括工装夹具、测量仪器等，用于固定加工工件和测量加工精度。

03机器人加工的主要构成0201可实现24小时不间断生产，减少人工干预，提高生产效率。

自动化程度高通过逆向运动学理论和测量反馈系统，可实现高精度的加工。

加工精度高通过更换不同的末端执行器和辅助装置，可实现多种加工任务。

多功能性强可用于各种复杂形状的加工任务，并适用于不同的工作环境。

适应性强机器人加工的特点与优势02参数辨识方法基于机器人物理模型或数学模型，建立机器人参数辨识模型，包括关节角度、速度、加速度等参数。

建立机器人模型通过实验或实际运行数据，验证模型的有效性和准确性，对模型进行修正和完善。

模型验证利用优化算法，如梯度下降法、遗传算法等，对模型参数进行优化，以实现更精确的参数辨识。

参数优化基于模型的参数辨识通过实际运行数据采集，包括关节角度、速度、加速度等参数，以及机器人工作的任务数据。

基于数据驱动的参数辨识数据采集对采集的数据进行预处理、特征提取和数据清洗，以得到有效的数据特征。

数据处理利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对处理后的数据进行学习，得到参数与任务表现之间的映射关系。

参数学习1混合参数辨识方法23将基于模型的参数辨识和基于数据驱动的参数辨识方法相结合，利用各自的优势，提高参数辨识的精度和稳定性。

大象机器人用户手册说明书

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手册的阅读对象本手册面向：●装调人员。

●维护人员。

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手册用法本手册应在进行以下作业时使用：●装调工作：从将机器人搬运到工作位置并将其固定在机座上，调试直到准备就绪；●维护工作：定期对机器人系统进行维护，以确保其功能正常发挥；●维修工作：当由于环境影响或使用人员的不当操作、机器人系统中某个零部件超过正常使用年限等诸多原因而导致机器人发生故障时，需要针对机器人进行维修工作。

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对myCobot 机器人进行装调/维护/维修工作的人员必须接受过大象机器人的培训并具备维护/维修工作所需的机械和电子知识。

目录手册概述 (3)1.安全 (5)1.1危险识别 (5)1.2注意事项 (6)1.3经典使用场景 (7)2.产品介绍 (7)2.1设计背景 (7)2.2产品简介 (8)2.3功能特点 (8)2.4产品专利 (9)3.产品硬件 (10)3.1控制器与执行器 (10)3.2机械结构 (13)3.3电子与电气 (16)4.软件 (18)4.1默认软件-轨迹录制软件 (18)4.2Arduino库 (19)4.3API接口与通信协议 (21)4.4ROS (21)5.可视化编程与工业软件 (24)5.1可视化编程软件UI Flow (24)5.2工业可视化编程软件RoboFlow (24)6.售后服务 (24)7.常见问题 (25)8.联系我们 (26)1.安全本章详细介绍了有关对大象机器人执行安装、维护和维修工作的人员的常规安全信息。

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识机器人动力学参数辨识是一个复杂而重要的问题，其中考虑电机惯量是一个关键的方面。

电机惯量是电机运动学和动力学参数的重要组成部分，它对机器人的运动控制和轨迹规划有着重要影响。

在机器人动力学参数辨识的过程中，考虑电机惯量是必不可少的一部分，它决定了机器人的动力学行为和运动特性。

本文将探讨考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识的相关问题。

在机器人动力学参数辨识的过程中，电机惯量的准确辨识是一个非常关键的问题。

通常情况下，可以通过实验测量和模型辨识两种方法来获取电机的惯量参数。

实验测量是指通过实际测试和数据采集来获取电机的动力学特性，包括转子的转动惯量、惯性系数等参数。

而模型辨识是指通过建立电机的动力学模型，并利用系统辨识技术来识别模型参数。

这两种方法各有优劣，实际应用中可以根据具体情况选择合适的方法来进行电机惯量的辨识。

在进行电机惯量的辨识时，需要考虑到一些影响因素。

电机惯量与电机的结构和材料有关，不同类型的电机其惯量参数也会有所不同。

在进行电机惯量辨识时，需要考虑到具体的电机类型和结构特点，确保所获取的参数能够准确反映电机的动力学特性。

还需要考虑到测量误差和系统误差对参数辨识的影响，以及如何通过合理的实验设计和辨识方法来减小误差，提高参数估计的准确性和可靠性。

在实际机器人系统中，考虑电机惯量的参数辨识对于机器人的运动控制和轨迹规划至关重要。

通过准确获取电机惯量参数，可以更好地理解和分析机器人的动力学行为，提高运动控制的精度和响应速度，实现更加灵活和高效的运动特性。

合理的电机惯量辨识结果也可以为机器人的轨迹规划和运动路径优化提供重要参考，确保机器人在运动过程中能够更加稳定和可靠地执行各种任务。

机器人动力学参数辨识

机器人动力学参数辨识机器人动力学参数辨识是指通过实验或计算的方法，确定机器人的动力学参数，包括机器人的质量、惯性、摩擦等相关参数。

这些参数的准确性对于设计、控制和模拟机器人系统都具有重要意义。

本文将介绍机器人动力学参数辨识的背景、方法及其应用。

一、背景在机器人研究和应用中，准确的动力学参数是保障机器人系统控制和运动的关键。

机器人动力学参数包括质量、惯性、摩擦等因素，这些参数的准确性直接影响机器人的运动控制精度和能量消耗。

然而，机器人的结构复杂，参数多且难以测量，因此如何获取机器人的动力学参数一直是一个挑战。

二、方法1. 基于建模的参数辨识方法基于建模的参数辨识方法是通过建立机器人的动力学模型，利用实验或计算的方法对模型参数进行辨识。

常用的建模方法有拉格朗日法、牛顿-欧拉法等。

通过对机器人运动的观测和测量，可以得到机器人的位置、速度和加速度等信息，进而可以辨识出相关的动力学参数。

2. 基于优化的参数辨识方法基于优化的参数辨识方法是通过优化算法，将机器人的实际运动数据与建模的理论运动数据进行比较，从而得到最优的参数值。

常用的优化算法有最小二乘法、遗传算法等。

这种方法相对于基于建模的方法更加灵活，不需要建立复杂的动力学模型，适用于复杂机器人系统的参数辨识。

三、应用1. 机器人运动控制机器人动力学参数的准确性对机器人的运动控制非常重要。

辨识出准确的动力学参数可以提高机器人的运动控制精度和稳定性，从而实现更高级别的自主导航和操作。

2. 机器人建模与仿真建立准确的机器人动力学模型是进行机器人建模和仿真的基础。

通过辨识出机器人的动力学参数，可以建立更真实、准确的机器人模型，为机器人的运动和控制仿真提供准确的基础。

3. 机器人故障诊断与维修机器人动力学参数辨识还可以应用于机器人的故障诊断和维修。

通过辨识出机器人的动力学参数，可以对机器人进行故障诊断和故障定位，从而提高故障排除的效率和准确性。

四、总结机器人动力学参数辨识是实现准确运动控制、模型建立和故障诊断的关键步骤。

机器人动力学参数识别

机器人动力学参数识别引言：机器人动力学参数是描述机器人运动过程中的力学特性的重要参数。

准确识别机器人的动力学参数对于机器人的控制和规划具有重要意义。

本文将介绍机器人动力学参数的定义和意义，以及几种常用的动力学参数识别方法。

一、机器人动力学参数的定义和意义：机器人动力学参数是指描述机器人在运动过程中所受到的力和力矩的参数。

这些参数可以反映机器人的质量分布、惯性矩阵、摩擦等特性。

准确识别机器人的动力学参数可以帮助我们更好地理解机器人的运动规律，从而实现对机器人的精确控制和路径规划。

二、机器人动力学参数的识别方法：1. 基于力传感器的方法：该方法通过在机器人的末端或关节上安装力传感器，测量机器人在运动过程中所受到的力和力矩，从而间接获得机器人的动力学参数。

通过对力传感器数据的处理和分析，可以得到机器人的质量分布和惯性矩阵等参数。

2. 基于惯性参数识别的方法：该方法通过对机器人在不同姿态下的运动学和动力学特性进行建模和分析，通过最小二乘法等数学方法拟合实验数据，从而识别出机器人的动力学参数。

这种方法的优点是可以在不需要额外传感器的情况下获得机器人的动力学参数。

3. 基于系统辨识的方法：该方法通过对机器人的运动学和动力学方程进行建模，利用系统辨识理论和方法对机器人的动力学参数进行估计和识别。

这种方法的优点是可以考虑到机器人系统的非线性和耦合特性，提高参数识别的准确性。

三、机器人动力学参数识别的挑战：机器人动力学参数识别是一个复杂的问题，存在着一些挑战。

首先，机器人系统具有非线性和耦合特性，这使得参数识别过程更加困难。

其次，机器人在运动过程中存在着不确定性和噪声，这会对参数识别的准确性造成影响。

此外，机器人的动力学参数通常较多，需要进行大量的实验和计算才能得到准确的结果。

四、机器人动力学参数识别的应用：准确识别机器人的动力学参数对于机器人的控制和规划具有重要意义。

通过获得机器人的动力学参数，可以实现对机器人的精确控制和路径规划，提高机器人的运动速度和精度，提高机器人的工作效率和安全性。

基于改进鲸鱼优化算法的GCR5-910协作机器人参数辨识研究

基于改进鲸鱼优化算法的GCR5-910协作机器人参数辨识研
究
薛邵文
【期刊名称】《机器人技术与应用》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】本文提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)的协作机器人动力学参数辨识方法。

首先,利用牛顿—欧拉(Newton-Euler)方法建立含有关节摩擦特性的协作机器人动力学模型;其次,通过调整非线性收敛因子和自适应权重的策略引入IWOA;最后,以新松GCR5-910协作机器人为对象设计仿真实验,对辨识结果与理论值进行了对比分析。

结果表明,采用改进的鲸鱼优化算法可以准确地辨识出机器人动力学参数,所建立的模型能够反映协作机器人的动力学特性,验证了辨识算法的正确性和有效性。

【总页数】9页(P47-55)
【作者】薛邵文
【作者单位】泸州职业技术学院智能制造与汽车工程学院;四川省泸州市智能制造重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP2
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